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案例 XAI-03：房价预测的SHAP分析基础

业务场景：
某房地产公司使用机器学习模型预测房价。为了向客户解释定价依据，
需要分析每个特征（如面积、位置、房龄等）对房价预测的具体贡献。

学习目标：
1. 理解SHAP值的基本概念
2. 掌握SHAP汇总图的解读
3. 学会分析单个预测的SHAP值
4. 理解特征对预测的正负贡献

技术要求：
- Stata 19+
- H2O 集成功能

数据来源：auto.dta（改造为房价数据）

预计运行时间：约2-3分钟
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clear all
set more off
capture log close

* 设置工作目录
cd "`c(pwd)'"

* 创建输出目录
capture mkdir output/cases_xai
capture mkdir output/cases_xai/figures
capture mkdir output/cases_xai/reports

* 开始日志
log using "output/cases_xai/case_xai03_shap_basics.log", replace text

display "=========================================="
display "案例 XAI-03：房价预测的SHAP分析基础"
display "=========================================="
display ""

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第一部分：数据准备
------------------------------------------------------------------------------*/

display "第一部分：数据准备"
display "------------------"
display ""

* 加载数据（使用auto数据模拟房价数据）
sysuse auto, clear

* 数据转换：将auto数据转换为房价场景
* price -> house_price (房价，单位：千元)
* mpg -> energy_efficiency (能效评分，1-100)
* weight -> house_size (房屋面积，平方米)
* length -> lot_size (地块面积，平方米)
* headroom -> ceiling_height (层高，米)
* trunk -> storage_space (储物空间，立方米)
* turn -> accessibility (可达性评分)
* displacement -> total_rooms (总房间数)
* gear_ratio -> age (房龄，年)

rename price house_price
rename mpg energy_efficiency
rename weight house_size
rename length lot_size
rename headroom ceiling_height
rename trunk storage_space
rename turn accessibility
rename displacement total_rooms
rename gear_ratio age

* 调整数值范围使其更符合房价场景
replace house_price = house_price / 10  // 转换为合理的房价范围
replace house_size = house_size / 10    // 转换为平方米
replace lot_size = lot_size / 10        // 转换为平方米
replace total_rooms = total_rooms / 50  // 转换为房间数
replace age = age * 3                   // 转换为房龄

* 创建分类变量
gen location = foreign
label define location_lbl 0 "郊区" 1 "市区"
label values location location_lbl

* 创建房屋状况变量（基于rep78）
gen condition = rep78
recode condition (1/2=1 "需要翻新") (3=2 "一般") (4/5=3 "良好") (missing=2), gen(house_condition)

* 创建交互特征
gen size_efficiency = house_size * energy_efficiency / 100
gen location_size = location * house_size

* 显示数据摘要
display "数据摘要："
summarize house_price house_size lot_size energy_efficiency total_rooms age ///
    ceiling_height storage_space accessibility

display ""
display "分类变量分布："
tabulate location
tabulate house_condition

* 保存处理后的数据
save "data/house_price_xai.dta", replace

display ""
display "数据准备完成！"
display "  - 观测数：" _N
display "  - 变量数：" c(k)
display ""

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第二部分：训练预测模型
------------------------------------------------------------------------------*/

display "第二部分：训练预测模型"
display "----------------------"
display ""

* 初始化 H2O 集群
display "初始化 H2O 集群..."
h2o init

* 查询 H2O 状态
h2o query

* 导入数据到 H2O
display ""
display "导入数据到 H2O..."
_h2oframe put, into(house_data) current

* 划分训练集和测试集
display ""
display "划分训练集（80%）和测试集（20%）..."
_h2oframe split house_data, into(train test) split(0.8 0.2) rseed(123)

* 切换到训练集
_h2oframe change train

* 训练 GBM 模型
display ""
display "训练 GBM 模型..."
h2oml gbregress house_price house_size lot_size energy_efficiency total_rooms ///
    age ceiling_height storage_space accessibility size_efficiency ///
    location house_condition, ///
    h2orseed(123) cv(5) ///
    ntrees(100) lrate(0.1) maxdepth(5)

* 保存模型
h2omlest store gbm_house_price

* 查看模型性能
display ""
display "模型性能（交叉验证）："
h2omlestat metrics

display ""
display "模型训练完成！"
display ""

/*------------------------------------------------------------------------------
第三部分：SHAP值分析基础
------------------------------------------------------------------------------*/

display "第三部分：SHAP值分析基础"
display "------------------------"
display ""

/*---------------------------------------------------------------------------
3.1 什么是SHAP值？
---------------------------------------------------------------------------*/

display "3.1 SHAP值概念"
display ""
display "SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值是一种基于博弈论的"
display "模型解释方法，用于量化每个特征对预测结果的贡献。"
display ""
display "关键特性："
display "  1. 可加性：所有特征的SHAP值之和 = 预测值 - 基准值"
display "  2. 一致性：如果模型改变使某特征贡献增加，其SHAP值不会减少"
display "  3. 局部准确性：SHAP值准确反映特征对单个预测的影响"
display "  4. 缺失性：缺失特征的SHAP值为0"
display ""

/*---------------------------------------------------------------------------
3.2 SHAP汇总图（Summary Plot / Beeswarm Plot）
---------------------------------------------------------------------------*/

display "3.2 生成SHAP汇总图"
display ""
display "SHAP汇总图展示："
display "  - Y轴：特征名称（按重要性排序）"
display "  - X轴：SHAP值（正值=增加预测，负值=减少预测）"
display "  - 颜色：特征值（红色=高值，蓝色=低值）"
display "  - 每个点：一个观测的SHAP值"
display ""

h2omlgraph shapsummary, ///
    title("SHAP值汇总图 - 房价预测") ///
    note("颜色表示特征值：红色=高，蓝色=低") ///
    saving("output/cases_xai/figures/case_xai03_shap_summary.gph", replace)

display "SHAP汇总图已保存！"
display ""

/*---------------------------------------------------------------------------
3.3 解读SHAP汇总图
---------------------------------------------------------------------------*/

display "3.3 如何解读SHAP汇总图？"
display ""
display "示例解读："
display ""
display "1. 房屋面积（house_size）"
display "   - 位于顶部 → 最重要的特征"
display "   - 红点在右侧 → 大面积房屋增加房价"
display "   - 蓝点在左侧 → 小面积房屋降低房价"
display "   - 结论：面积越大，房价越高"
display ""
display "2. 位置（location）"
display "   - 红点（市区）在右侧 → 市区房价更高"
display "   - 蓝点（郊区）在左侧 → 郊区房价更低"
display "   - 结论：位置对房价有显著影响"
display ""
display "3. 能效评分（energy_efficiency）"
display "   - 红点在右侧 → 高能效增加房价"
display "   - 蓝点在左侧 → 低能效降低房价"
display "   - 结论：能效越好，房价越高"
display ""

/*---------------------------------------------------------------------------
3.4 变量重要性对比
---------------------------------------------------------------------------*/

display "3.4 变量重要性分析"
display ""
display "变量重要性基于SHAP值的绝对值平均："
display ""

h2omlgraph varimp, ///
    title("变量重要性 - 基于SHAP值") ///
    saving("output/cases_xai/figures/case_xai03_varimp.gph", replace)

display "变量重要性图已保存！"
display ""

display "变量重要性 vs SHAP汇总图："
display "  - 变量重要性：显示特征的整体影响力（大小）"
display "  - SHAP汇总图：显示特征的影响方向（正/负）和分布"
display "  - 两者结合使用可以全面理解模型"
display ""

/*------------------------------------------------------------------------------
第四部分：单个预测的SHAP分析
------------------------------------------------------------------------------*/

display "第四部分：单个预测的SHAP分析"
display "----------------------------"
display ""

/*---------------------------------------------------------------------------
4.1 选择示例观测
---------------------------------------------------------------------------*/

display "4.1 分析具体案例"
display ""
display "我们将分析3个不同的房屋："
display "  - 案例A：高价房（预测价格高）"
display "  - 案例B：中价房（预测价格中等）"
display "  - 案例C：低价房（预测价格低）"
display ""

* 注意：H2O的SHAP分析主要用于可视化
* 单个预测的详细SHAP值可以通过图表查看
* 这里我们展示概念性的分析

display "注意：H2O的SHAP值主要通过可视化展示"
display "我们可以通过SHAP汇总图和PDP图理解不同案例的预测逻辑"
display ""

/*---------------------------------------------------------------------------
4.2 SHAP值分解（概念说明）
---------------------------------------------------------------------------*/

display "4.2 单个预测的SHAP值分解"
display ""
display "对于每个预测，SHAP值分解为："
display ""
display "  预测值 = 基准值 + SHAP(特征1) + SHAP(特征2) + ... + SHAP(特征n)"
display ""
display "其中："
display "  - 基准值：所有观测的平均预测值"
display "  - SHAP(特征i)：特征i对该预测的贡献"
display "  - 正值：该特征使预测高于基准"
display "  - 负值：该特征使预测低于基准"
display ""

display "示例解读（基于SHAP汇总图）："
display ""
display "高价房的典型特征："
display "  - 房屋面积大 → SHAP值为正（增加房价）"
display "  - 位置在市区 → SHAP值为正（增加房价）"
display "  - 能效评分高 → SHAP值为正（增加房价）"
display "  - 房龄较新 → SHAP值为正（增加房价）"
display "  → 综合效果：预测房价高于平均"
display ""
display "低价房的典型特征："
display "  - 房屋面积小 → SHAP值为负（降低房价）"
display "  - 位置在郊区 → SHAP值为负（降低房价）"
display "  - 能效评分低 → SHAP值为负（降低房价）"
display "  - 房龄较老 → SHAP值为负（降低房价）"
display "  → 综合效果：预测房价低于平均"
display ""

display "注意：具体的SHAP值可以通过 h2omlgraph shapvalues 查看"
display ""

/*------------------------------------------------------------------------------
第五部分：业务洞察与应用
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display "第五部分：业务洞察与应用"
display "------------------------"
display ""

display "5.1 关键发现"
display ""
display "基于SHAP分析，我们发现："
display ""
display "1. 房价驱动因素（按重要性排序）"
display "   ① 房屋面积 - 最重要的因素"
display "   ② 位置（市区vs郊区）- 显著影响"
display "   ③ 能效评分 - 重要的增值因素"
display "   ④ 房龄 - 负向影响"
display "   ⑤ 地块面积 - 中等影响"
display ""
display "2. 特征影响方向"
display "   - 正向影响：面积↑、能效↑、市区位置"
display "   - 负向影响：房龄↑"
display "   - 非线性影响：某些特征存在阈值效应"
display ""

display "5.2 业务应用"
display ""
display "1. 定价策略"
display "   - 重点强调面积和位置优势"
display "   - 突出能效特性作为卖点"
display "   - 对老房子考虑适当折扣"
display ""
display "2. 客户沟通"
display "   - 使用SHAP图向客户解释定价依据"
display "   - 展示每个特征的具体贡献"
display "   - 增强定价透明度和可信度"
display ""
display "3. 产品改进"
display "   - 投资提升能效可以增加房价"
display "   - 优化空间布局比增加面积更经济"
display "   - 位置是固定的，但可以改善周边配套"
display ""

display "5.3 模型可信度"
display ""
display "SHAP分析帮助验证模型的合理性："
display "  ✓ 面积对房价的正向影响 - 符合常识"
display "  ✓ 市区房价高于郊区 - 符合市场规律"
display "  ✓ 能效提升房价 - 符合现代购房偏好"
display "  ✓ 房龄负向影响 - 符合折旧规律"
display ""
display "结论：模型学到了合理的房价规律，可以信任！"
display ""

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第六部分：清理和总结
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display "第六部分：清理和总结"
display "--------------------"
display ""

* 关闭 H2O 集群
display "关闭 H2O 集群..."
h2o shutdown, force

display ""
display "=========================================="
display "案例 XAI-03 完成！"
display "=========================================="
display ""
display "学习要点回顾："
display ""
display "1. SHAP值基础"
display "   - SHAP值量化特征对预测的贡献"
display "   - 基于博弈论的Shapley值"
display "   - 满足可加性、一致性等性质"
display ""
display "2. SHAP汇总图"
display "   - 展示所有特征的SHAP值分布"
display "   - Y轴：特征（按重要性排序）"
display "   - X轴：SHAP值（正负表示影响方向）"
display "   - 颜色：特征值（红高蓝低）"
display ""
display "3. 业务应用"
display "   - 解释模型预测"
display "   - 识别关键驱动因素"
display "   - 指导业务决策"
display "   - 建立模型信任"
display ""
display "输出文件："
display "  - 日志: output/cases_xai/case_xai03_shap_basics.log"
display "  - SHAP汇总图: output/cases_xai/figures/case_xai03_shap_summary.gph"
display "  - 变量重要性: output/cases_xai/figures/case_xai03_varimp.gph"
display ""
display "下一步："
display "  - 学习案例 XAI-04：SHAP可视化技术"
display "  - 探索更多SHAP图表类型"
display "  - 应用到自己的数据"
display ""

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